使用Python分析出国庆哪些旅游景点：好玩、便宜、人还少的地方，不然拍照都要抢着拍！
2019年国庆马上就要到来， 今年来点新花样吧， 玩肯定是要去玩的， 不然怎么给祖国庆生？ 那去哪里玩？人少档次还高呢？ 那就用数据分析下， 看看哪些地方值得去！ 1. 目标 使用Python分析出国庆哪些旅游景点：好玩、便宜、人还少的地方，不然拍照都要抢着拍！ 2. 获取数据 既然做数据分析肯定要先搞到数据，最开始笔者在一些官方网站查找旅游信息，毕竟官方的数据可信度高点， 但我一无所获，有点失望！ 然后寻找其他替代方案：爬取出行网站的旅游景点售票数据，这样也可以反映出旅游景点的热度！ 笔者首先想到
那去哪里玩人少 big 还高呢？ 咱不是程序员嘛 那就用数据分析下 看看哪些地方值得去
目标：使用Python分析出国庆哪些旅游景点：好玩、便宜、人还少的地方，不然拍照都要抢着拍！
智能合约是在区块链等去中心化的基础架构中执行的应用，其具有防篡改性，即包括合约创建者在内的任何一方都无法篡改代码或干预代码执行，一直以来，传统合约的代码都是在中心化的系统中运行的，因此有权限的一方有可能将合约篡改、终止或甚至删除。相比之下，智能合约可保障合约顺利执行，约束合约各方履行各自义务。这就建立了一种全新且稳健的信任关系，无须依赖合约各方彼此间的信任。由于智能合约是自动验证和执行的，因此可以很好地执行并管理数字合约。
Chainlink 是一个去中心化的预言机网络，它可以让区块链中的智能合约安全地 访问外部世界的数据。在这个文章中，我们将探索 chainlink 预言机网络的搭建，并学习如何使用预置或自定义的适配器实现智能合约与外部世界数据的桥接。
侦察是每个bug bounty或渗透测试中最为重要的阶段之一。侦察工作做得到不到位，可能会对最终的结果产生直接影响。侦察可以分为两类：即主动和被动侦察。在主动侦察中端口扫描是最常用的方法之一。通过端口扫描渗透测试人员或漏洞猎人可以确定在目标主机或网络上打开的端口，以及识别在这些端口上运行的服务。
区块链是一个不可变的记录链，称为块，可促进交Y，有助于跟踪Z产并记录数据和文件，其具有去中心化、不可篡改、全程留痕、集体维护、公开透明等特点，基于这些特点，区块链技术可以开√发出自带信任体系特征的系统，实现多个主体之间的协作信任与一致行动。
二维码已被应用在了各式各样的场景中，譬如教育培训、会议签到、产品展示等等。其中有很多场景需要一次性运用到大量的二维码，如人员管理、工序流转、设备巡检等，可以使用批量添加记录功能使工作效率近一步提升。
进程的概念起源于操作系统，是操作系统最核心的概念，也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一。操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的
Hadoop离线数据分析平台实战——350公用代码重构 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 MR程序公用代码重构 公用代码主要包括： Runner类中的参数处理代码，以及hbase的scan对象创建相关代码公用。 Mapper类中获取hbase的val
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。在如何在Ubuntu 14.04第1部分中查询Prometheus，我们设置了三个演示服务实例，向Prometheus服务器公开合成度量。使用这些指标，我们学习了如何使用Prometheus查询语言来选择和过滤时间序列，如何聚合维度，以及如何计算费率和衍生物。
大家在使用 ApacheSpark2.x 的时候可能会遇到这种现象：虽然我们的SparkJobs 已经全部完成了，但是我们的程序却还在执行。比如我们使用SparkSQL 去执行一些 SQL，这个 SQL 在最后生成了大量的文件。然后我们可以看到，这个 SQL 所有的 Spark Jobs 其实已经运行完成了，但是这个查询语句还在运行。通过日志，我们可以看到 driver 节点正在一个一个地将 tasks 生成的文件移动到最终表的目录下面，当我们作业生成的文件很多的情况下，就很容易产生这种现象。本文将给大家介绍一种方法来解决这个问题。
【编者按】在分布式存储解决方案中谈事务一直是件很痛苦的事情，而事务也成了大部分NoSQL解决方案短板所在。近日，MongoDB公司的Antoine Girbal在其个人博客上撰文，分享了在MongoDB文档间实施鲁棒可扩展事务的5个解决方案——同步字段、作业队列、二阶段提交、Log Reconciliation和版本控制。 事务问题 数据库支持数据块间的事务是有原因的。典型的场景是应用需要修改几个独立的比特时，如果只有一些而不是全部改变存储到了数据库，那么这就会出现不一致问题。因此ACID的概念是： 原子性
通过引入结构化并发编程的API，简化并发编程。结构化并发将在不同线程中运行的相关任务组视为单个工作单元，从而简化错误处理和取消操作，提高可靠性，并增强可观察性。这是一个预览版的API。
传统的线上作业提交平台，只能简单的保存学生的答案，并不能对答案的正确性进行核对，尤其是针对像编程这种代码不唯一但运行结果唯一的科目。因此“云编程小精灵”是一个面向校园与课堂的云编程工具，主要适用于《C语言程序设计》和《数据结构》等科目的教学。支持教师在云编程小精灵中添加编程题目，学生可作答并即时得到运行结果与答案正误，并可自由进行编程练习。
先来先服务(FCFS)调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。当在作业调度中采用该算法时，每次调度都是从后备作业队列中选择一个或多个最先进入该队列的作业，将它们调入内存，为它们分配资源、创建进程，然后放入就绪队列。在进程调度中采用FCFS算法时，则每次调度是从就绪队列中选择一个最先进入该队列的进程，为之分配处理机，使之投入运行。该进程一直运行到完成或发生某事件而阻塞后才放弃处理机。
源码路径：Github-LearningMpaAbp 1.引言 说到后台作业，你可能条件反射的想到BackgroundWorker，但后台作业并非是后台任务，后台作业用一种队列且持久稳固的方式安排一些待执行后台任务。 为执行长时间运行的任务而用户无需等待，以提高用户体验。 为创建可重试且持久稳固的任务来保证一个代码将会被成功运行，以提高系统的稳定性。 那什么又是后台工作者呢？ 后台工作者则是简单运行在应用程序后台的独立线程，它用于定期执行一些任务。 一个后台工作者可以定期清除临时表、重建索引。 一个后台
去中心化金融（DeFi）是区块链和智能合约世界中最重要的进步之一，通常被称为“新金融科技”。在这个教程中，我们将逐步介绍如何利用Python的Brownie框架开发一个简单的以太坊DeFi项目来读取ChainLink预言机提供的以太坊价格。
在执行器的执行图计算的时候，需要一个结构来保存当前计算的即时信息，TF为此设计了类ExecutorState，它被用来保存每一个对ExecutorImpl::Run调用的状态信息。它会在一个节点已经准备好之后调度这个节点，并且保存每个节点尚未完成的输入信息。 下面让我们先来看一下这个类的结构：
预言机的英文为Oracle，和著名的数据库服务提供商Oracle（甲骨文）重名，但是两者除了名字相同以为并没有任何关系。Oracle这个单词是什么意思，下面是我在vocabulary.com上查到的Oracle的含义：
Job，主要用于负责**批量处理(一次要处理指定数量任务)短暂的一次性(每个任务仅运行一次就结束)**任务。Job特点如下：
Hadoop离线数据分析平台实战——440DataApi后台架构搭建 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 未完成 2. 用户基本信息展示 未完成 3. 浏览器信息展示 未完成 4. 地域信息展示 未完成 5. 外链信息展示 未完成 6. 用户浏览深度展示 未完成 7. 事件数据展示 未完成 8. 订单数据展示 未完成 后台程序结构总体介绍 我们采用提供两个相关的rest api来提供所有的数据的访问, rest api返回的结果为json数
一个 CronJob 对象就像 crontab (cron table) 文件中的一行。 它用 Cron 格式进行编写， 并周期性地在给定的调度时间执行 Job。
ASP.NET SignalR是ASP.NET开发人员的库，它简化了向应用程序添加实时Web功能的过程。实时网络功能可以让服务器代码在连接的客户端可用时立即将内容推送到连接的客户端，而不是让服务器等待客户端请求新数据。
Flink 1.9改进批次作业恢复功能，工作进度将不再全部重来，可针对单一故障转移区域进行批次恢复工作，不会影响其他区域的工作进度。
雷电网络（Raiden Network）是以太坊区块链的链下扩容方案，Raiden节点的Restful API官方文档中文版由汇智网提供，访问地址：http://cw.hubwiz.com/card/c/raiden-api/
Task类是在.NET Framework 4引入的，位于System.Threading.Tasks命名空间下，它与派生的泛型类Task<TResult>已然成为.NET编程的主力，也是以async/await（C# 5引入的）语法糖为代表的异步编程模型的核心。
实时流处理系统必须可以7*24小时工作，因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力。最开始，Spark Streaming就支持从driver和worker故障中恢复。然而，从有些数据源导入数据时可能存在故障恢复以后丢失数据的情况。在Spark 1.2版本中，我们已经在Spark Streaming中对预写日志（也被称为journaling）作了初步支持，改进了恢复机制，使得更多数据源零数据丢失有了可靠的保证。本文将详细地描述这个特性的工作机制，以及开发者如何在Spark Streaming应用中使用这个机制。
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
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redo log是基于磁盘的数据结构，在崩溃恢复期间用于修正未完成的事务写入的数据。
Office 365 Mac版是专为Mac用户定制的Mac电脑办公软件，Office 365 Mac版功能非常的全面，你可以使用它帮助你执行各种办公的管理，不管是对于你个人，还是对企业都可以使用，该软件包含Word、Excel、PowerPoint、OneNote等等实用套件。可以支持在任何一个设备上使用。
IT界知名的程序员曾说：对于那些月薪三万以下，自称IT工程师的码农们，其实我们从来没有把他们归为我们IT工程师的队伍。他们虽然总是以IT工程师自居，但只是他们一厢情愿罢了。
项目原因， 最近在ssm上面多花了些时间 由于改需求，还未完成 这里简单写一下自己的理解和不足
apk加壳加密工具(apk_protect)是用于加密apk文件中dex文件的加密工具，加密的东西主要有字符串加密、流程加密、类名加密和api加密（未完成，后续支持)等,有于较好的保护apk文件，使之不易激活成功教程分析。__我对apk_protect在线加密的有效性进行了测试和分析，发现确实给android_apk提供了无法激活成功教程的加密壳。虽然在线加密已经是非常省时省力的了，但是仍然有不少程序员懒于折腾（尽管这已经不叫折腾了，就是上传一下再下载，比起写代码来说，这简直就是享受）。于是，意外的发现他们已经推出了懒人版apk_protect。没错，懒人版！也就是免安装单机版！无ads无插件无需安装，简单选定apk文件点击加密即可！_____使用方法___运行apkcrypt.exe，选择你所需要加密的apk，然后点击“add_apk_protect”。
本文来自Spark Streaming项目带头人Tathagata Das的博客文章，他现在就职于Databricks公司。过去曾在UC Berkeley的AMPLab实验室进行大数据和Spark Streaming的研究工作。本文主要谈及了Spark Streaming容错的改进和零数据丢失的实现。 以下为原文： 实时流处理系统必须可以7*24小时工作，因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力。最开始，Spark Streaming就支持从driver和worker故障中恢复。然而，从有些数据源导入
价格预言机已经成为了 DeFi 中不可获取的基础设施，很多 DeFi 应用都需要从价格预言机来获取稳定可信的价格数据，包括借贷协议 Compound、AAVE、Liquity，也包括衍生品交易所 dYdX、PERP 等等。
Office 365 是一项基于云的订阅服务，汇集了当今人们工作中使用的优秀工具。通过将 Excel 和 Outlook 等一流应用与 OneDrive 和 Microsoft Teams 等强大的云服务相结合，Office 365 可让任何人使用任何设备随时随地创建和共享内容。
经常听说 future，或者从其他语言见到类似的说法如 javascript 的 Promise。那么究竟什么是 future？
熟悉javascript的朋友应该知道，在ES6中引入了await和async的语法，可以方便的进行异步编程,从而摆脱了回调地狱。dart作为一种新生的语言，没有理由不继承这种优秀的品质。很自然的，dart中也有await和async语言，一起来看看吧。
C++ static对象只会被初始化一次，而且整个应用内只有一个对象，于是经常看到开发人员会将其作为单例对象，一般情况下没有问题，但是在多线程场景下static对象不适合用作单例对象，为什么呢？
前言 关于IDC假负载验证测试，“腾讯数据中心”已经发送2篇介绍文章《数据中心假负载验证测试之道》、《数据中心假负载验证测试实战指导方案》，今天我们将以某大型微模块数据中心（简称A-IDC）的假负载验证测试为例，继续为大家剖析假负载验证测试情况。 一、假负载验证测试问题概述 A-IDC假负载验证测试主要由基础设施验证测试和微模块验证测试组成。该项目验证测试累积发现基础设施问题280项，微模块测试问题381项。测试发现的问题主要分为4类：设计问题、设备选型问题、设备质量问题、施工工艺问题。 总体来看，设备
Rb，redis blaster，是一个为 redis 实现非复制分片(non-replicated sharding)的库。它在 python redis 之上实现了一个自定义路由系统，允许您自动定位不同的服务器，而无需手动将请求路由到各个节点。
伴随着 NFT 的市场的发展，创新形式的 NFT 正在源源不断地涌现，从 jpg、png 这一类的静态画像：
可以看到，当3个信号量被领取完之后，之后的线程会阻塞在领取信号的位置，当有信号量释放之后才会继续执行。
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